Questões de Estatística - Principais distribuições de probabilidade para Concurso
Foram encontradas 1.299 questões
Ano: 2018
Banca:
IBADE
Órgão:
IPM - JP
Prova:
IBADE - 2018 - IPM - JP - Analista Previdenciário - Atuário |
Q1121474
Estatística
Supondo uma distribuição de 
com
parâmetros
a alternativa que
representa corretamente a distribuição de Weibull
com estes parâmetros é dada por
Ano: 2018
Banca:
IBADE
Órgão:
IPM - JP
Prova:
IBADE - 2018 - IPM - JP - Analista Previdenciário - Atuário |
Q1121459
Estatística
Considere uma distribuição Normal Bivariada,
representada a seguir:
Onde,
Com relação a essa distribuição, pode-se afirmar
que:
Ano: 2018
Banca:
IBADE
Órgão:
IPM - JP
Prova:
IBADE - 2018 - IPM - JP - Analista Previdenciário - Atuário |
Q1121458
Estatística
Considerando X ~ Poisson (0,2), e sabendo que e -0,2 é 0,82, aproximadamente, indique a alternativa correta com relação ao seguinte cálculo:
Ano: 2020
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-PA
Prova:
CESPE - 2020 - TJ-PA - Analista Judiciário - Estatística |
Q1120101
Estatística
Uma distribuição condicional é dada por
P(X = x|Y = y) = y x(1 - y) 1 - x , em que x = 0 ou x = 1 e 0 # y # 1.
Considerando-se que Y segue uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], é correto afirmar, a respeito da distribuição condicional Y|X = x, que E(Y|X = x) é igual a
Ano: 2020
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-PA
Prova:
CESPE - 2020 - TJ-PA - Analista Judiciário - Estatística |
Q1120099
Estatística
O tempo de duração de processos judiciais (em anos) que tramitam em certo tribunal é representado por uma variável aleatória contínua Y cuja função de distribuição acumulada é expressa por:
A partir dessa situação hipotética, assinale a opção correta.
Ano: 2020
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-PA
Prova:
CESPE - 2020 - TJ-PA - Analista Judiciário - Estatística |
Q1120098
Estatística
Se X e Y são variáveis aleatórias normais independentes, tais que
X ~ N(0,1) e Y ~ N(0,1), a razão 
segue uma distribuição
Ano: 2020
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-PA
Prova:
CESPE - 2020 - TJ-PA - Analista Judiciário - Estatística |
Q1120096
Estatística
Uma amostra aleatória simples de tamanho 5 foi retirada
de uma distribuição de Poisson com média igual a 5. Essa amostra
é representada por X1, X2, X3, X4, X5, em que cada variável Xk denota
o total de erros processuais registrados em certo cartório judicial
no dia k, com k ∈ {1, 2, 3, 4, 5}. A respeito da quantidade semanal de erros processuais registrados
nesse cartório Y = X1 + X2 + X3 + X4 +X5, assinale a opção correta.
Ano: 2020
Banca:
FADESP
Órgão:
UEPA
Prova:
FADESP - 2020 - UEPA - Técnico de Nível Superior - Estatística |
Q1116806
Estatística
Considere o quadro abaixo, representando a distribuição conjunta de X e Y.
Considere as seguintes afirmações:
I. X e Y são independentes;
II. P(X =1 ou Y=2)=0,14;
III. E(X)=1,9 e E(Y)=2,3.
Pode-se afirmar que
Ano: 2020
Banca:
FADESP
Órgão:
UEPA
Prova:
FADESP - 2020 - UEPA - Técnico de Nível Superior - Estatística |
Q1116800
Estatística
A variável aleatória X tem distribuição normal com média µ = 2 e variância σ2 = 9 Seja Y uma variável aleatória definida por Y = 2X + 1. Nestas condições, pode-se afirmar que Y tem distribuição
Ano: 2020
Banca:
FADESP
Órgão:
UEPA
Prova:
FADESP - 2020 - UEPA - Técnico de Nível Superior - Estatística |
Q1116797
Estatística
Considere as seguintes afirmações:
I. as distribuições de Bernoulli e Binomial apresentam as mesmas características e, portanto, os mesmos parâmetros;
II. repetições independentes de um ensaio de Bernoulli, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo Binomial;
III. o Teorema do Limite Central garante que, para n suficientemente grande, a distribuição de Bernoulli pode ser aproximada pela distribuição de Poisson.
Pode-se afirmar que
I. as distribuições de Bernoulli e Binomial apresentam as mesmas características e, portanto, os mesmos parâmetros;
II. repetições independentes de um ensaio de Bernoulli, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo Binomial;
III. o Teorema do Limite Central garante que, para n suficientemente grande, a distribuição de Bernoulli pode ser aproximada pela distribuição de Poisson.
Pode-se afirmar que
Q1108822
Estatística
A variável normal padronizada Z é dada porܼ
, em
que X é uma variável que tem distribuição normal de média
µ e variância σ²
, conforme a figura apresentada.
Considerando uma variável X que tem distribuição normal de
média µ = 15,6 e variância σ² = 0,25, assinale a alternativa
que indica a probabilidade p(15 < X < 16,2).
Dado: Tabela – Áreas de uma distribuição normal padrão
Q1108768
Estatística
A entrada de clientes em uma loja segue um processo de
Poisson homogêneo com intensidade λ por hora. Considerando
que, em um determinado dia, chegaram 15 clientes em um
período de 8 horas, qual é a probabilidade de que tenham
chegado exatamente 5 clientes nas primeiras 4 horas?
Q1108767
Estatística
Considere que as pessoas chegam a um caixa eletrônico
segundo um processo de Poisson com intensidade λ = 6 por
hora e são atendidas em um sistema de fila única por ordem
de chegada. Os tempos gastos no caixa se comportam como
variáveis aleatórias, independentes e identicamente
distribuídas, exponencial com média 0,1 horas. Sabendo que
há apenas um único caixa eletrônico atendendo os clientes,
qual o número médio de pessoas no sistema?
Q1108766
Estatística
A chegada de pacientes na recepção de uma clínica
hospitalar ocorre segundo um processo de Poisson
homogêneo de taxa λ = 5 por hora. Supondo que os
atendimentos iniciam às 8 h, qual a probabilidade de
chegarem pelo menos 3 pacientes no período entre 11 h e
11h30?
Q1108763
Estatística
Considere X = (X1 X2)T, uma variável aleatória com
distribuição normal bivariada. Sabe-se que X1 apresenta
média igual a 2 e desvio padrão igual 0,5, X2 apresenta
média igual a 1 e desvio padrão igual 1 e a covariância entre X1 e X2 é igual -0,3. A distribuição condicional de X2|X1=2,5
é normal com média
Q1108762
Estatística
Seja Φ(.) a função de distribuição acumulada da normal
padrão, Φ-1(.) a respectiva função inversa e ui, i=1,...,n,
números aleatórios gerados a partir de uma distribuição
uniforme (0,1). Uma alternativa para simular uma variável
aleatória W, com distribuição qui-quadrado com 4 graus de
liberdade é
Q1108760
Estatística
Considere que foram gerados dois números aleatórios,
u1 = 0,409 e u2 = 0,119, com distribuição uniforme em (0,1).
Deseja-se, a partir deles, simular duas observações de uma
variável aleatória, X, com distribuição exponencial com
média igual a 0,5, e duas observações de uma variável
aleatória, W, com distribuição normal com média igual 1 e
desvio padrão igual a 3. Os valores simulados são,
respectivamente,
Q1108748
Estatística
Considere uma variável aleatória X, com distribuição
normal, média igual a 3 e variância igual a 9, e uma variável
aleatória Y, com distribuição exponencial e média igual a 3.
Os quantis q(0,25) aproximados de X e Y são,
respectivamente,
Q1101635
Estatística
A central de atendimento aos consumidores de uma grande loja inicia o atendimento às
8:00h. As chamadas chegam conforme um processo de Poisson, com uma taxa de 1200
chamadas por hora. Às 8h:01min já haviam chegado 30 chamadas. Qual é o tempo médio
entre chamadas?
Ano: 2018
Banca:
AOCP
Órgão:
SUSIPE-PA
Prova:
AOCP - 2018 - SUSIPE-PA - Técnico de Administração e Finanças - Estatística |
Q1098944
Estatística
Suponha que a variável aleatória X conte o número de queixas registradas em um órgão de
defesa do consumidor em um dia. A função de distribuição de probabilidade de X segue a
lei de Poisson e é dada por:
Portanto a função de distribuição acumulada de Y = aX + b , sendo a e b constantes, é dada por
Portanto a função de distribuição acumulada de Y = aX + b , sendo a e b constantes, é dada por
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